\section{Conclusiones}

El presente trabajo práctico nos permitió ver una aplicación práctica de diversos conceptos fundamentales del análisis numérico, la estadística y el álgebra lineal. 

Respecto de los detalles de implementación nos parece importante mencionar que el desempeño tal cual de la misma no es el deseado por el grupo. Los tiempos de ejecución se vuelven increíblemente altos cuando el tamaño del remuestreo es alto; hecho que dificulta notablemente la experimentación y la obtención de buenos datos. Tampoco el tamaño de la base de datos ``conocida'' es demasiado alto, factor que impacta en la tasa de aciertos pero que nuevamente trae desventajas en cuanto a la performance de la aplicación. 

Estamos convencidos que, a modo de extensión del presente trabajo, sería necesario refinar más los algoritmos involucrados en el cálculo de los autovectores o tal vez enfocarnos en otros métodos de resolución de este problema que permitan una ejecución más rápida y sin error numérico. Esto nos permitirá, de alguna manera, revertir lo escrito antes ya que se podrán obtener datos más relevantes en términos cualitativos que de ser necesario, abrirán la puerta a potenciales modificaciones al método para mejorar la tasa de aciertos del mismo.

Un aspecto importante para destacar es la relación entre los parámetros de entrada. La tasa de precisión aumenta cuanto más grande es el $r$, osea, tenemos las imágenes \emph{menos} escaladas, por ende, menos pérdida de información. Lo mismo sucede con el $\delta$, cuanto más refinamos la matriz de autovectores, más precisos son los resultados. De todas maneras, volviendo a lo que se expresó anteriormente, creemos que es necesario refinar los algoritmos o los métodos involucrados en la técnica de las autocaras de manera de poder trabajar con imágenes más grandes y con valores más pequeños de tolerancia sin tener que pagar un alto costo computacional como el que se paga actualmente.